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Questo studio introduce il concetto di "senso di disinformazione" (la percezione errata di informazioni come false quando non lo sono) analizzando un caso di conflitto comunitario per dimostrare come tale fenomeno, alimentato da cattiva comunicazione e coordinamento, minacci la fiducia e la democrazia locale, proponendo distinzioni concettuali e strategie di mitigazione.
Questo studio presenta SoulNote, un sistema di intelligenza artificiale generativa progettato per supportare le persone sorde e con difficoltà uditive nella scrittura di canzoni come pratica riflessiva quotidiana, facilitando la crescita emotiva attraverso l'autoconsapevolezza, la regolazione delle emozioni e un atteggiamento più positivo verso l'auto-cura.
Il paper presenta WeldAR, un sistema di Realtà Aumentata che fornisce istruzioni in tempo reale durante la saldatura dal vivo, dimostrando attraverso uno studio con 24 principianti che tale guida in-situ migliora significativamente le prestazioni rispetto all'istruzione video tradizionale, in particolare nella velocità di avanzamento e nell'angolo di lavoro.
Questo studio presenta uno strumento di musicoterapia assistito dall'IA, co-progettato con terapeuti per persone sorde o con ipoacusia, che utilizza agenti conversazionali e l'intelligenza artificiale generativa per facilitare la scrittura collaborativa di canzoni, permettendo agli utenti di sperimentare rilascio emotivo e una più profonda comprensione di sé attraverso strategie empatiche e metafore visive.
Questo lavoro presenta un framework di tracciamento degli strumenti chirurgici per la realtà aumentata che, integrando multiple modalità sensoriali e un grafo di scena dinamico, supera le limitazioni delle linee di vista tradizionali garantendo una visualizzazione robusta e coerente anche in presenza di frequenti occlusioni tipiche degli ambienti operatorii.
Questo paper propone una visione dinamica e unificata della collaborazione tra umani e intelligenze artificiali, riconcettualizzando le relazioni tra allineamento, processo e risultato attraverso le lenti della traiettoria del compito e dell'intento individuale per superare le limitate prospettive lineari esistenti.
Il paper presenta la progettazione hardware, l'approccio di rendering delle forze e la valutazione di una nuova interfaccia aptica riconfigurabile basata su un sistema modulare di cavi, motori e freni ibridi capace di generare forze attive fino a 6 N e forze di collisione passive fino a 186 N in diverse configurazioni di gradi di libertà.
Il paper presenta CinemaWorld, un sistema di realtà aumentata generativa che utilizza modelli linguistici su larga scala e intelligenza artificiale generativa per estrarre elementi da film 2D e sincronizzarli con contenuti 3D immersivi nell'ambiente fisico dell'utente, migliorando così l'esperienza di visione cinematografica.
Il paper presenta MRDrive, un simulatore di guida a realtà mista open source che combina l'interazione fisica con un abitacolo reale e l'immersione in un ambiente virtuale per supportare la ricerca HCI sui sistemi di guida automatizzata.
Questo studio definisce l'intimità umano-AI attraverso interviste con 30 utenti, introducendo il concetto di "Effetto Amplificatore dell'IA" che descrive come le relazioni virtuali intensifichino gli stati emotivi esistenti e sottolineando la necessità di un approccio progettuale che bilanci autonomia, regolamentazione e benessere emotivo.
Attraverso due studi qualitativi, questo articolo esplora come la percezione di fragilità nelle interfacce che cambiano forma influenzi l'interazione degli utenti, proponendo un quadro concettuale per migliorare la loro robustezza percepita e guidare lo sviluppo futuro.
Questo articolo di posizione sostiene che la Realtà Mediata in contesti di mobilità safety-critical debba diventare governabile, introducendo meccanismi per configurare e comprendere le alterazioni percettive senza compromettere la sicurezza, e delinea le sfide di progettazione relative alla granularità del governo, alla segnalazione epistemica e alla responsabilità.
Questo studio sperimentale rivela che, nell'interazione tra assistenti vocali basati su LLM e anziani in contesti assistivi, un'alta gradevolezza dell'agente favorisce la percezione di empatia ma ne penalizza la gradevolezza se assente, mentre l'estroversione e la percezione di intelligenza rimangono invariate, evidenziando inoltre un effetto di congruenza tra personalità dell'utente e dell'agente e l'efficacia superiore delle spiegazioni contestuali in tempo reale.
Questo studio rivisita il benchmark emg2pose dimostrando che, con un'adeguata regolazione dei parametri e un filtro adattivo, la decodifica della posizione supera quella della velocità in termini di accuratezza e robustezza, stabilendo un nuovo stato dell'arte per la stima della posa della mano tramite elettromiografia superficiale.
Questo paper propone un approccio di pre-elaborazione guidato dalla fisica per la stima della posa umana tramite onde millimetriche, che sostituendo i moduli basati sui dati con modelli espliciti delle correlazioni fisiche e della cinematica umana, riduce drasticamente i parametri e il costo computazionale mantenendo un'accuratezza competitiva e abilitando il deployment in tempo reale su Raspberry Pi.
Questo studio dimostra che le rappresentazioni interne dei Large Vision Language Models (LVLM) si allineano con la cognizione visiva umana, come evidenziato da una correlazione strutturata tra i segnali EEG e gli strati intermedi dei modelli, suggerendo che l'architettura multimodale e le prestazioni visive sono fattori determinanti per tale allineamento neurale.
Questo studio dimostra come una collaborazione neurosimbolica tra un agente AI basato su LLM, strumenti di calcolo simbolico e guida umana abbia portato alla scoperta di un nuovo limite inferiore rigoroso per lo squilibrio dei quadrati latini nel caso , un risultato formalmente verificato in Lean 4.
Il paper presenta Sandpiper, un sistema misto che integra dashboard interattive e motori LLM per scalare l'analisi qualitativa dei discorsi educativi digitali, garantendo al contempo privacy, rigore metodologico e affidabilità attraverso l'orchestrazione vincolata e la de-identificazione automatica.
Questo studio presenta un metodo di percezione basato sull'intelligenza artificiale che permette ai robot mobili nei laboratori scientifici autonomi di prevedere le intenzioni umane e interagire in modo proattivo, migliorando così l'efficienza della collaborazione uomo-robot rispetto ai sistemi tradizionali basati sulla semplice rilevazione di ostacoli.
Il documento presenta IronEngine, una piattaforma per assistenti AI generici basata su un nucleo di orchestrazione unificato e un pipeline a tre fasi che integra modelli locali e cloud, memoria persistente e strumenti eseguibili, dimostrando prestazioni superiori nei benchmark operativi rispetto ad assistenti esistenti.